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动态规划理论基础
动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。
区别
动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的
例子
动态规划中dp[j]是由dp[j-weight[i]]推导出来的，然后取max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i])，而贪心呢，每次拿物品选一个最大的或者最小的就完事了，和上一个状态没有关系，所以贪心解决不了动态规划的问题
知道动规是由前一个状态推导出来的，而贪心是局部直接选最优的，对于刷题来说就够用了
动规五部曲
- 确定dp数组（dp table）以及下标的含义
- 确定递推公式
- dp数组如何初始化
- 确定遍历顺序
- 举例推导dp数组
509. 斐波那契数 力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
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很简单的动规入门题，但简单题使用来掌握方法论的，用动规五部曲来分析。
一、动态规划
class Solution:def fib(self, n: int) -> int:# 排除 Corner Caseif n == 0:return 0# 创建 dp table dp = [0] * (n + 1)# 初始化 dp 数组dp[0] = 0dp[1] = 1# 遍历顺序: 由前向后。因为后面要用到前面的状态for i in range(2, n + 1):# 确定递归公式/状态转移公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]# 返回答案return dp[n]二、递归
class Solution:def fib(self, n: int) -> int:if n < 2:return nreturn self.fib(n - 1) + self.fib(n - 2)70. 爬楼梯 力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
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本题先自己想一想， 之后会发现和 斐波那契数 有点关系。
class Solution:def climbStairs(self, n: int) -> int:if n <= 1:return ndp = [0] * (n + 1)dp[1] = 1dp[2] = 2for i in range(3, n + 1):dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]return dp[n]思考
这道题目还可以继续深化，就是一步一个台阶，两个台阶，三个台阶，直到 m个台阶，有多少种方法爬到n阶楼顶。
这又有难度了，这其实是一个完全背包问题，但力扣上没有这种题目，大家可以去卡码网去做一下 57. 爬楼梯
746. 使用最小花费爬楼梯 力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
提醒
明确说 第一步是不用花费的
class Solution:def minCostClimbingStairs(self, cost: List[int]) -> int:dp = [0] * (len(cost) + 1)dp[0] = 0 # 初始值，表示从起点开始不需要花费体力dp[1] = 0 # 初始值，表示经过第一步不需要花费体力for i in range(2, len(cost) + 1):# 在第i步，可以选择从前一步（i-1）花费体力到达当前步，或者从前两步（i-2）花费体力到达当前步# 选择其中花费体力较小的路径，加上当前步的花费，更新dp数组dp[i] = min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2])return dp[len(cost)] # 返回到达楼顶的最小花费